La regresión funcional permite que una respuesta escalar dependa de un predictor funcional; sin embargo, no se ha realizado mucho trabajo cuando las variables de respuesta dependen de variables espaciales. En este artículo, presentamos un nuevo modelo espacial autorregresivo lineal funcional parcial que explora la relación entre una variable de respuesta espacial de dependencia escalar y variables explicativas que contienen tanto múltiples variables escalares de valor real como una variable aleatoria de valor funcional. Mediante el análisis de componentes principales funcionales y el método de estimación de variables instrumentales, obtenemos los estimadores del componente paramétrico y la función de pendiente del modelo. Bajo algunas condiciones de regularidad, establecemos la normalidad asintótica para el componente paramétrico y la tasa de convergencia para la función de pendiente. Por último, ilustramos el rendimiento de muestra finita de nuestros métodos propuestos con algunos estudios de simulación.